基于大数据和双量子粒子群算法的多变量系统辨识研究

发布时间：2024-12-10 02:07

　　 大数据时代背景下,发掘生产现场的历史数据中有用的信息和知识,利用智能算法来模型辨识多变量系统,已经成为了主流的研究方向。论文经过多个实验探究分析历史大数据和智能算法相融合的多变量系统辨识中具有的问题,并且把输入变量对输出的影响进行了量化,同时把这种方案使用在热力发电厂的多变量协调控制系统的相关建模实验里,相应的辨识结果证明了这个方案的实效性。

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【文章目录】：
1 引言
2 双量粒子群算法
    2.1 关于优化问题的概述
        2.1.2 量子化粒子的初始位置
        2.1.3 粒子在更新流程中的量子化
        2.1.4 粒子的变异分析
    2.2 具体的算法流程分析
3 关于经典函数数值优化的分析和实验
4 对多变量系统辨识问题的分析和解决方法探究
    4.1 多变量系统辨识相关问题和相应解决方案分析
5 负荷控制系统的辨识实验探究
6 结束语



本文编号：4015433